Win7系统删除网络驱动器盘符

简介: 公司项目切换服务器,之前服务器共享的盘符没法继续使用了,于是想把网络驱动器盘符图标给删掉: 删除方法: 单击「开始」,然后单击“运行”。 在“打开”框中,键入 cmd。 键入 net use Y: /delete注意:其中 Y:是共享资源的驱动器号命令执行完成后重启机器,搞定! 作者:jiankunking 出处:http://blo

公司项目切换服务器,之前服务器共享的盘符没法继续使用了,于是想把网络驱动器盘符图标给删掉:
这里写图片描述

删除方法:
单击「开始」,然后单击“运行”。
在“打开”框中,键入 cmd。
键入

 net use Y:     /delete

注意:其中 Y:是共享资源的驱动器号

命令执行完成后重启机器,搞定!

作者:jiankunking 出处:http://blog.csdn.net/jiankunking

目录
相关文章
|
29天前
|
存储 算法 Linux
【实战项目】网络编程:在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现
【实战项目】网络编程:在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现
62 7
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
构建未来:AI驱动的自适应网络安全防御系统
【5月更文挑战第8天】 随着网络攻击的不断演变,传统的安全措施已不足以应对日益复杂的威胁。本文提出了一种基于人工智能(AI)的自适应网络安全防御系统,旨在通过实时分析网络流量和行为模式来自动调整安全策略。系统利用深度学习算法识别潜在威胁,并通过强化学习优化防御机制。初步实验表明,该系统能够有效提高检测率,减少误报,并在未知攻击面前展现出较强的适应性。
14 1
|
5天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
m基于Yolov2深度学习网络的螺丝检测系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中展示了YOLOv2算法的螺丝检测仿真结果,该系统基于深度学习的YOLOv2网络,有效检测和定位图像中的螺丝。YOLOv2通过批标准化、高分辨率分类器等优化实现速度和精度提升。核心代码部分涉及设置训练和测试数据,调整图像大小,加载预训练模型,构建YOLOv2网络并进行训练,最终保存检测器模型。
22 3
|
10天前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 安全
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用网络安全与信息安全:防御前线的关键技术与意识
【4月更文挑战第30天】随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动多个技术领域革新的核心力量。特别是在图像识别领域,深度学习模型已展现出超越传统算法的性能。在自动驾驶系统中,准确的图像识别是确保行车安全和高效导航的基础。本文将探讨深度学习在自动驾驶中图像识别的应用,分析关键技术挑战,并提出未来的发展方向。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 安全
基于机器学习的网络安全威胁检测系统
【4月更文挑战第30天】 随着网络技术的迅猛发展,网络安全问题日益凸显。传统的安全防御机制在应对复杂多变的网络攻击时显得力不从心。为了提高威胁检测的准确性和效率,本文提出了一种基于机器学习的网络安全威胁检测系统。该系统通过集成多种数据预处理技术和特征选择方法,结合先进的机器学习算法,能够实时识别并响应各类网络威胁。实验结果表明,与传统方法相比,本系统在检测率、误报率以及处理速度上均有显著提升,为网络安全管理提供了一种新的技术手段。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
m基于Yolov2深度学习网络的智能零售柜商品识别系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中展示了YOLOv2目标检测算法的仿真结果,包括多张检测图像。YOLOv2是实时检测算法,由卷积层和全连接层构成,输出张量包含边界框坐标和类别概率。损失函数由三部分组成。程序使用75%的数据进行训练,剩余25%作为测试集。通过ResNet-50预训练模型构建YOLOv2网络,并用SGDM优化器进行训练。训练完成后,保存模型为`model.mat`。
24 2
|
12天前
|
机器学习/深度学习 监控 安全
入侵检测系统:实时监测与防范网络攻击
网络攻击频发,防火墙并非万全之策。入侵检测系统(IDS)成为重要补充,监控可疑活动并发出警报。IDS分为网络IDS(NIDS)、主机IDS(HIDS)等类型,分别监控网络流量和主机行为。NIDS部署在边界或内部网络,HIDS关注单台主机安全。IDS结合机器学习能检测异常行为,有效应对已知和未知威胁。在容器安全领域,如德迅蜂巢,通过多锚点监测实现入侵的实时响应和闭环处理,确保业务系统安全,同时具备低影响和高准确性。未来,研究人员将继续借助深度学习等技术提升入侵检测效能。
|
13天前
|
监控 负载均衡 网络协议
|
14天前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
m基于Yolov2深度学习网络的人体喝水行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面
MATLAB 2022a中使用YOLOv2算法对avi视频进行人体喝水行为检测,结果显示成功检测到目标。该算法基于全卷积网络,通过特征提取、锚框和损失函数优化实现。程序首先打乱并分割数据集,利用预训练的ResNet-50和YOLOv2网络结构进行训练,最后保存模型。
28 5